Comment l’intelligence artificielle bouleverse l’algorithmique

L’intelligence artificielle (IA) en général et les réseaux neuronaux en particulier ne sont pas nouveaux. Deux facteurs rendent  aujourd’hui l’IA incontournable : le volume de données et la puissance de calcul disponibles. Même si paradoxalement, malgré le « data deluge”, les user cases ne sont pas encore assez nombreux pour l’IA! Or ces cas utilisateurs sont indispensables à l’IA pour tirer rapidement des enseignements à partir des expériences  -échecs y compris – passées. Car pour fonctionner, un réseau de neurones doit disposer d’une multitude de données pour en tirer une information pertinente.
La mécanique d’un réseau de neurones fonctionne en effet à partir de données en entrée et d’une sortie attendue. A partir du résultat obtenu, plusieurs milliers de rétropropagations sont effectuées afin de trouver où des erreurs sont apparues, de sorte qu’au final le résultat s’approche le plus possible de la sortie attendue. Avantage des réseaux neuronaux : une correspondance peut-être modélisée entre n’importe quelle entrée et n’importe quelle sortie, sans que le cerveau humain n’ait à élaborer d’hypothèses en amont. Et ce à la différence par exemple des applications marketing classiques qui font appel au profil de la fameuse « ménagère de moins de 50 ans » pour lui proposer ce qui est susceptible de l’intéresser. Continue reading “Comment l’intelligence artificielle bouleverse l’algorithmique”